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name: ai-content-polish
description: |
  中文 AI 内容去痕与润色工具。检测中文文本中的 AI 写作痕迹（slop），提供人性化改写建议，提升内容的真实感和可读性。

  **当以下情况时使用此 Skill**:
  (1) 需要检查中文文本是否像 AI 写的
  (2) 需要把 AI 生成的内容改得更自然、更人性化
  (3) 用户提到"AI味"、"机器人味"、"去AI痕迹"、"人性化改写"、"反检测"
  (4) 需要给内容打"人类感"评分
  (5) 发布前的内容质量把关
  (6) 用户提到"slop"、"AI watermark"、"AI content detection"
metadata:
  openclaw:
    emoji: "✍️"
    version: "1.0.0"
    author: "小摩事业部"
    tags: ["chinese", "writing", "ai-detection", "content-polish", "de-slop"]
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# ✍️ 中文 AI 内容去痕与润色

> 让 AI 写的东西看起来不像 AI 写的。

## 🎯 核心功能

1. **AI 痕迹检测** — 扫描文本中的 8 大类 AI 写作特征，输出检测报告
2. **人性化改写** — 基于检测结果，提供具体的改写建议和改写版本
3. **人类感评分** — 0-100 分，评估文本的自然程度
4. **批量处理** — 支持对整篇文章逐段分析

## 🔍 检测规则体系

### 规则文件位置

完整的检测规则定义在 `detection-rules.md`（与本文件同目录）。

### 检测流程

```
输入文本 → 分句/分段 → 逐条规则扫描 → 汇总结果 → 计算人类感评分 → 输出报告 + 改写建议
```

## 📋 使用方式

### 模式一：检测报告

用户提供文本，输出 AI 痕迹检测报告。

**输出格式**：

```markdown
## AI 痕迹检测报告

**人类感评分**: 42/100 🔴（需要大幅修改）

### 检测到的 AI 痕迹

| # | 类型 | 原文片段 | 问题说明 | 严重度 |
|---|------|---------|---------|--------|
| 1 | 空洞过渡 | "值得注意的是" | AI 最爱的过渡语，人类很少用 | ⚠️ 高 |
| 2 | 排比滥用 | "不仅...而且...更是..." | 三段式排比是 AI 标志性句式 | ⚠️ 高 |
| ... | | | | |

### 改写建议

**原文**：
> 值得注意的是，这款产品不仅功能强大，而且用户体验出色，更是行业领先的综合解决方案。

**改写**：
> 这东西挺好用的。功能全，上手也快。
```

### 模式二：直接改写

用户提供文本，直接输出润色后的版本，附改了哪些地方。

**输出格式**：

```markdown
## 润色结果

### 改写后文本

（润色后的完整文本）

### 改动清单

| 原文 | 改写 | 理由 |
|------|------|------|
| "值得注意的是" | 删除 | 空洞过渡，无实际意义 |
| "全面而深入的" | "彻底的" | 去掉空洞形容词堆砌 |
```

### 模式三：快速评分

只输出评分和一句话总结。

**输出格式**：

```
人类感评分: 72/100 🟡
一句话: 基本自然，但有几处 AI 痕迹（过度使用"同时"作为过渡、结尾总结过于工整）。
```

## ⚙️ 参数

用户可以指定以下参数（通过对话自然语言）：

| 参数 | 说明 | 默认值 |
|------|------|--------|
| 模式 | report / rewrite / score | report |
| 严格度 | strict（严格，更多检测）/ normal / loose | normal |
| 目标风格 | casual（口语化）/ professional（专业但不死板）/ literary（文学感）| professional |
| 保留程度 | conservative（保守改写）/ aggressive（激进改写）| conservative |

## 🚨 执行规范

1. **先读规则**：每次执行前，读取 `detection-rules.md` 获取最新检测规则
2. **逐条扫描**：不要跳过任何规则类别，每条都要检查
3. **给证据**：每个检测到的痕迹都要引用原文具体位置
4. **改写要实质性**：不只是替换词语，要调整句子结构和节奏
5. **尊重原文意图**：去痕不是重写，保留作者想表达的核心意思
6. **不要过度改写**：保守模式下，只改明确有问题的部分

## 📐 评分算法

人类感评分 = 100 - Σ(各类别扣分)

| 扣分项 | 每处扣分 | 上限 |
|--------|---------|------|
| 空洞过渡语 | 3 | 15 |
| 排比/三段式 | 5 | 20 |
| 形容词堆砌 | 3 | 12 |
| 机械列举 | 2 | 10 |
| 过度总结 | 3 | 12 |
| 口癖重复 | 2 | 8 |
| 缺乏个人声音 | 5 | 15 |
| 过度工整 | 3 | 10 |

**评分区间**：
- 90-100：🟢 非常自然，基本无 AI 痕迹
- 70-89：🟢 较自然，有小瑕疵但不明显
- 50-69：🟡 有明显 AI 痕迹，建议修改
- 30-49：🔴 AI 味很重，需要大幅改写
- 0-29：🔴 典型 AI 输出，几乎需要全部重写

## 💡 改写原则

1. **口语优先**：书面语和口语的边界取决于目标风格，但默认偏口语
2. **短句优先**：AI 爱写长句，人类思维是短句跳跃的
3. **有态度**：加入个人观点、偏好、情感，不要中立客观
4. **不规则**：打破对称结构，让段落长短不一
5. **具体化**：把抽象描述替换为具体细节
6. **适当留白**：不需要把每个点都说透，让读者自己体会

## 版本历史

- **v1.0.0** (2026-05-20) — 初始版本，8 大类检测规则，3 种使用模式